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인공지능(AI)이 제시하는 가치에 대한 기업들의 세대적 베팅을 다루는 언론 보도는 끊이지 않고 있습니다. 하지만 어떤 유형의 기업들이 이 신생 플랫폼에 자본을 투입하는지, 그리고 이를 어떤 구체적인 비즈니스 기능에 활용하는지에 대한 분석은 상대적으로 부족한 것이 사실입니다. 메타, 알파벳, 마이크로소프트와 같은 빅테크 대기업들이 수십억 달러를 AI 프로젝트·플랫폼·파트너십에 적극적으로 투자하고 있는 것은 분명하지만, Fortune 500 이외의 영역에서 인공지능이 어떻게 성장하고 있는지에 대한 평가는 좀 더 세밀한 접근이 필요합니다.
2024년 AI가 가장 두드러지게 채택된 비즈니스 프로세스 중 하나는 공급망 리스크 관리(SCRM)입니다. 올해 초 발표된 Gartner 설문조사에 따르면, 성과 우수 공급망 조직의 40%가 수요 예측에 AI 또는 머신러닝(ML)을 활용하고 있으며, 3분의 1에 가까운 조직은 공급망 계획에 이를 적용하고 있습니다. 리서치 조직 Zero100이 발표한 여름 보고서는 AI의 도입이 훨씬 더 폭넓게 확산되고 있음을 보여주기도 했습니다. 이 공급망 인텔리전스 기업의 조사 결과, 대기업의 약 90%가 이미 자사의 공급망에 AI를 일부라도 적용해 실험을 시작한 것으로 나타났습니다.
이처럼 유의미한 수치들이 발표되고 있지만, 앞으로 몇 년 안에 AI가 공급망 리스크 관리의 필수 요소로 자리 잡을 것이라고 단정하기에는 아직 이릅니다. 그러나 공급망의 미래에 인공지능이 어떤 역할을 할지에 대한 명확한 합의가 내려지지 않았다고 해서 제조사들이 지금부터 관련 도구를 학습할 수 없다는 뜻은 아닙니다. 실제로 기업 환경이 아직 AI 도입 초기 단계라 할지라도, 지금부터 전략적으로 준비한다면 앞으로 2년, 3년, 5년 안에 상당한 경쟁우위를 확보할 수 있습니다. 이러한 결정적인 차별화는 동적인 AI 기술이 귀사의 비즈니스 모델과 전략적 목표에 어떻게 접목되는지, 그리고 해당 기술이 만들어낼 수 있는 다양한 결과를 폭넓게 이해하는 것에서부터 시작됩니다.
AI가 공급망 회복탄력성에 제공하는 혜택
인공지능이 아직은 실험적이고 ‘가치가 가설적’인 신기술로 그려지고 있지만, 예측 AI·머신러닝 등 다양한 AI 도구는 SCRM 영역에서 이미 실제 사례를 만들어내고 있습니다. IBM에서도 설명하듯, “AI 기반 공급망 시스템은 기업이 물류 경로 최적화, 업무 흐름 간소화, 조달 개선, 부족 사태 최소화, 전반적 업무 자동화 등의 과제를 해결하는 데 실질적 도움을 주고 있습니다.”
AI 플랫폼이 방대한 데이터와 무수한 문서·파일을 신속하게 분석할 수 있기 때문에, 공급망 가시성을 구축하고 전략을 발전시키며 리스크를 경감하려는 전문가들에게 유용한 자산이 될 수 있습니다. 이상적으로는, AI는 이러한 프로세스에 상당한 부가가치를 제공할 수 있으며, 소싱 전문가들이 보다 정밀하게 공급망을 들여다보고 방대한 데이터와 누적된 히스토리를 바탕으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
공급망 가시성 강화
공급망 회복탄력성을 실현하는 가장 강력한 기반 중 하나는 가시성입니다. 직접 공급업체뿐 아니라 2차·3차, 그 이상의 벤더까지 맵핑할 수 있는 소싱 및 조달팀이라면 제조업체를 더 효과적으로 평가하고, 리스크를 분석하며, 투명성을 확보하고, 규제 준수를 달성할 수 있습니다. 즉, 공급망 가시성은 리스크 관리에서 측정 불가할 만큼 큰 가치를 지니는 자원입니다.
하지만 Z2Data에서도 여러 차례 지적했듯, 이처럼 강력한 가시성을 뒷받침하는 철저한 공급망 맵핑은 상당수 기업이 여전히 달성하지 못하고 있습니다(예를 들어, 2차 공급업체에 대해 일관된 가시성을 확보한 제조사는 전체의 약 20%에 불과합니다). AI는 이러한 상황을 뒤집을 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. 점점 더 복잡해지는 공급망에 제조사가 속도를 맞추지 못했던 오랜 한계를 혁신적으로 개선할 수 있습니다. AI 플랫폼은 파일, 문서, 인터넷 전반을 분석해 거래 주문, 영수증, 운송 예약, 관리 체인 문서 등 주요 기록을 신속히 확보할 수 있습니다. 이렇게 수집된 다양한 문서에서 AI 도구가 적합한 데이터를 추출해 제공하면, 기업들은 공급망 맵핑에 필요한 핵심 정보를 손쉽게 확보할 수 있습니다. 이 결과 도출된 맵은 제조사의 공급업체 계층을 더 깊이 파고들어, 기존에 파악하지 못했던 벤더까지 드러냅니다.
물론 이러한 기능은 아직 미완의 상태입니다. AI 업체들 역시 플랫폼을 가장 초기 단계에서부터 성장시키고 있기 때문입니다. 하지만 일부 스타트업은 이미 공공·민간 데이터, 구조화·비구조화 데이터까지 모두 활용해 공급망 맵핑에 특화된 AI 모델의 개발을 진행하고 있습니다.
공급망 다각화 역량 증대
처음에는, 대체 공급업체를 효과적으로 발굴하는 작업이 AI 플랫폼이 가장 잘할 수 있는 영역처럼 보이지 않을 수 있습니다. 원래 공급망 내 벤더를 선정하고 파트너십을 구축하는 과정은 리서치·분석·평가 등 복합적 프로세스를 동반하고, 어느 정도 인간 고유의 주관도 작용하기 때문입니다.
하지만 실제로는, 인공지능 도구들이 이미 수년 전부터 공급업체 발굴 프로세스의 자동화와 가속화에 혁신을 이끌고 있습니다. McKinsey & Co.의 2021년 연구에 따르면, 머신러닝 알고리즘이 기존 한 달 이상 소요되던 공급업체 검색을 1주일 이내로 단축해줄 수 있음을 입증했습니다. 소싱 전문가는 AI 도구에 검색 조건과 특정 제한(예: 지리적 위치 등)을 입력하고, 공개·비공개 소스 및 기존 데이터베이스에 등록된 방대한 공급업체 정보를 활용합니다. ML 알고리즘이 후보를 신속하게 분석해 100개 미만으로 추리는 과정을 반복하면서, “이렇게 반복적이면서도 체계적인 방식 덕분에 검색 도구가 전례 없는 속도와 정밀함으로 수백만 개 데이터에서 최적의 공급업체 후보군을 몇 시간 내로 도출할 수 있다”고 McKinsey는 설명합니다.
AI 플랫폼의 고도화된 대규모 공급업체 검색 역량을 며칠 또는 몇 시간 만에 활용하는 방식은 기업의 공급망 회복탄력성을 크게 높여줍니다. 이런 도구의 탁월한 효율성 덕분에, 제조사는 수십·수백 개에 달하는 직접 공급업체에 대해 듀얼 소싱 전략을 효과적으로 실행할 수 있습니다. 복잡한 대규모 공급업체 검색 과정을 AI가 신속히 처리해 주기 때문에, 기업은 자원 소모 없이 필수적인 SCRM 전환을 실현할 수 있습니다.
수요 예측 실행
공급망 회복탄력성 전문가들은 지난 몇 년간 다양한 프로세스에 AI 모델의 가치를 탐색하고 있지만, 실제로 가장 널리 활용되는 분야는 바로 수요 예측입니다. 이전 글에서 설명했듯, 수요 예측은 공급망 관리에서 수세기 전부터 중요한 역할을 담당해왔으며, 제조사는 특정 제품과 재고에 대한 수요를 예측하기 위해 과거 및 실시간 판매 데이터를 면밀히 분석해 왔습니다.
하지만 사람이 직접 수행하는 수요 예측은 항상 정보의 범위와 해석 능력에 한계가 있었습니다. 제한된 분석 역량 탓에 불완전한 데이터셋이나 미흡한 분석법으로 인해 예측 결과가 왜곡되는 일이 다반사였습니다. 그러나 예측 AI는 이와 같은 작업에 최적화되어 있습니다. AI 플랫폼은 방대한 판매 데이터를 처리하고, 반복적인 패턴과 트렌드를 도출하여 실질적이고 실행 가능한 수요 예측 결과를 제공합니다. 공급망 AI의 지원을 받음으로써 제조사는 최적화된 재고 수준을 안정적으로 유지할 수 있습니다. 이렇게 최적화된 예측은 품절과 재고 과잉의 리스크를 모두 낮추며, 예상치 못한 수요 변동으로 인한 운영 충격에서도 기업을 보호해 줍니다.
AI가 공급망 회복탄력성에 끼치는 리스크
AI 도구의 새로운 세대는 생산성을 혁신적으로 높이고, 이를 도입한 기업에 수백만 달러의 추가 수익을 가져다줄 ‘혁신 기술’로 긍정적으로 묘사되곤 합니다. 하지만 현실적으로, 인공지능 도입은 동시에 새로운 리스크도 수반합니다. 이러한 위험성은 공급망 전문가들에게 결코 생소하지 않습니다. Lehigh University가 최근 발표한 Business Supply Chain Risk Management Index(2024년 4분기)에서도 AI는 주요 신규 위협으로 여러 차례 언급되었습니다. 업계 전문가들은 AI 및 ML 도구가 사이버보안 리스크를 유발하고, 업계 구조에 큰 변화를 가져오며, 규제의 사각지대를 악용하는 사례까지 우려한다고 밝혔습니다. 이 보고서에서 지적하듯, AI는 공급망 혼란을 완화하는 데 크게 기여할 수 있지만, 산업 전반에 급속히 확산되는 도입 규모와 실질적인 감독 부족 문제로 인해 새로운 부정적 변수를 야기할 수도 있습니다.
저품질 데이터에 기반한 모델
지난 2년간 AI 도입이 확산되고 미디어에도 주목받으면서, ChatGTP와 같은 생성 AI 모델의 한계는 이미 널리 알려져 있습니다. 엄청난 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있음에도 불구하고, 이들 도구는 진실성과 정확성에 대해 일관성 없는 결과를 보일 때가 많습니다. 이러한 오류의 원인은 명확합니다. 위키피디아, 온라인 출판물, 기타 다양한 웹 소스 등 불확실한 데이터로 학습이 진행되기 때문에, 인터넷 자체의 불일치성과 신뢰도 부족이 AI 결과에 그대로 드러나는 것입니다.
이러한 오류나 잘못된 정보, 그리고 기술 업계에서 ‘환각(hallucination)’이라고 부르는 허위 사실은 이메일·요약문·학생 과제 등 작은 작업에서는 크게 문제되지 않을 수 있습니다. 하지만 AI가 공급망 맵핑, 잠재적 벤더 발굴 등 고차원 프로젝트에 동원될 경우, 부정확성에 따른 파급 효과는 심각해질 수 있습니다. 제조사나 조달 담당자는 AI가 만들어낸 허위 정보에 영향을 받아서는 안 되며, 이로 인해 시간과 자원이 낭비될 수 있습니다. 최악의 경우, AI가 생성한 부분적 정보에 의존하면 규제 이슈로까지 번질 수 있습니다. 따라서 당분간은, AI 도구가 산출하는 모든 결과—작성 내용, 공급망 맵, 하위 단계 공급업체, 벤더 리스트 등—을 숙련된 전문가가 반드시 검증해야 합니다.
사이버보안 리스크와의 연계
Lehigh University에서 최근 발표한 공급망 리스크 관리 지수에 대한 보도자료에서 Zach. G. Zacharia 교수는 AI와 사이버보안 위협의 관련성에 대한 업계의 우려를 언급했습니다. “공급망 전문가들은 사이버 공격, 데이터 변조, 도난, 시스템 바이러스 등에 대한 불안을 느끼고 있으며, 특히 생성 AI가 자사 시스템의 취약성을 크게 높일 수 있다는 점을 걱정하고 있습니다.”
Lehigh의 산업 조사 결과는 AI가 사이버 공격을 강화하는 ‘탄광 속 카나리아’ 역할을 하고 있습니다. 조사에 응한 전문가들은 AI 도구가 사이버 범죄자들에게 새로운 역량을 제공하며, 더 강력하고 정교한 공격을 더 자주 실행할 수 있게 도와주고 있다고 우려했습니다. Zacharia 교수의 언급처럼, 공급망 리스크 관리 전반에서 AI 활용이 확대되면서 악의적 공격자가 AI 시스템 자체, 또는 데이터 취약점을 노리는 신규 위협이 대두되고 있습니다.
AI로 변화하는 SCRM 환경 내비게이션
조심스럽고 신중하게 접근하더라도, 공급망 기업들은 곧 AI 도입과 실행을 위한 내부 전략을 세워야 하는 압력을 더욱 강하게 받을 것입니다. 빠르게 진화하는 시장에서 뒤처지는 리스크는 너무 크며, 초기 도입을 통한 이점 역시 무시할 수 없기 때문입니다. Lehigh University Supply Chain Risk Management Index의 한 평론가는 “AI 환경 변화에 적응하고 AI를 효과적으로 활용하는 것이 앞으로 기업의 성공을 좌우할 것”이라고 직설적으로 밝혔습니다.
AI가 제공하는 다양한 기능에 관심은 있지만 초기 구축 비용 대비 충분한 성과를 확신하기 어렵다면, 공급망 회복탄력성 전용 도구에서 동일한 가치와 기능을 상당 부분 경험할 수 있습니다. 업계 선도 플랫폼 Z2Data는 부품-공장 맵핑, 1·2·3차 공급업체 종합 데이터, 개별 생산 현장별 리스크 평가 등 다양한 SCRM 기능을 제공합니다. 또한 Z2Data의 데이터베이스는 전자 부품 공급망에서 다년간 경험을 쌓아온 전문가들이 직접 관리·검증하고 있어 부정확한 데이터나 오류 정보의 리스크가 실질적으로 거의 없습니다.
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